.webp)
Een 24/7, meertalige verkoper die je bezoekers kan begeleiden bij hun keuzeproces? Daar wil ik me voor aanmelden.
AI-productaanbevelingen zijn niet nieuw. Meer dan 35% van de mensen gebruikt al chatbots voor gedetailleerde productaanbevelingen, en 75% van de bedrijven die chatbots inzetten, ziet een stijging in klanttevredenheid.
Maak het je klanten makkelijker om te kopen, en ze doen het.
Wij weten het een en ander over productaanbevelingschatbots. We hebben de afgelopen jaren bijna een miljoen AI-agenten en chatbots uitgerold, waaronder aanbevelingsagenten voor internationaal gerenommeerde merken.
Daarom heb ik de AI-experts op het gebied van productaanbevelingen binnen ons bedrijf geraadpleegd en hun inzichten in dit artikel gebundeld.
Of je nu zelf een chatbot wilt bouwen, iemand zoekt die er een voor je maakt, of gewoon nieuwsgierig bent, wij helpen je verder.
Wat is een productaanbevelingschatbot?
Een productaanbevelingschatbot is een AI-assistent die klanten helpt producten te vinden en te kiezen door relevante opties voor te stellen op basis van hun voorkeuren, gedrag of vragen.
Ze zijn een vaste waarde geworden in e-commerce, te vinden op websites, Shopify-winkels en zelfs op berichtenkanalen zoals WhatsApp.
Statistieken over AI-productaanbevelingen
- Volgens Intercom gebruikt 41% van de bedrijven chatbots voor verkoopdoeleinden, en deze verkoopgerichte chatbots zorgen gemiddeld voor 67% meer omzet.
- Mensen willen personalisatie: 91% van de consumenten winkelt liever bij merken die hen herkennen, onthouden en relevante aanbiedingen en aanbevelingen doen.
- Chatbot-interacties behalen een gemiddelde tevredenheidsscore van 87,6%, tegenover 44% voor telefonische hulp en 61% voor e-mailondersteuning.
- E-commercebedrijven die AI-chatbots gebruiken, zien gemiddeld een stijging van 20% in het gemiddelde bestelbedrag in de eerste week na implementatie, volgens branchecijfers.
- Personalisatie zorgt doorgaans voor 10-15% meer omzet, aldus de slimme analisten van McKinsey.
Voordelen van een productaanbevelingschatbot
Verbeter klanttevredenheid
Uit een onderzoek bleek dat chatbot-interacties een gemiddelde tevredenheidsscore van 87,6% behaalden (tegenover 44% voor telefonische hulp en 61% voor e-mailondersteuning).
Wanneer een chatbot direct het juiste product kan aanbevelen, verdwijnt keuzestress — de grootste boosdoener voor online tevredenheid.
In plaats van gebruikers eindeloos te laten zoeken, zorgt de chatbot ervoor dat gebruikers direct het juiste product krijgen aangeboden. Dat voelt meer als service dan als verkoop.
Verhoog het gemiddelde bestelbedrag (AOV)
E-commercebedrijven die AI-chatbots gebruiken, zien gemiddeld een stijging van 20% in het gemiddelde bestelbedrag in de eerste week na implementatie, volgens branchecijfers.
Waarom? Chatbots maken het makkelijker om door een groot assortiment te navigeren.
Een goede aanbevelingschatbot gebruikt context om het juiste moment te herkennen voor een upgrade of extra product. Als de bot begrijpt waarom iemand iets koopt, kan hij producten voorstellen die de aankoop op een natuurlijke manier aanvullen.
Verhoog conversiepercentages
Uit een onderzoek bleek dat shoppers die met AI-chatbots praten tot 4× vaker converteren (12,3% versus 3,1%) dan shoppers zonder chatbot.
Wanneer een chatbot onzekerheid wegneemt — door snel vragen te beantwoorden of producten direct te vergelijken — verkleint hij de afstand tussen interesse en aankoop. Ka-ching.
Personalisatie op schaal
Personalisatie zorgt doorgaans voor 10-15% meer omzet, aldus de slimme analisten van McKinsey.
De meeste e-commercesites personaliseren pas nadat er data is verzameld. Een chatbot personaliseert tijdens het gesprek — leert voorkeuren in realtime en past suggesties direct aan. Die directe feedback maakt productontdekking moeiteloos en menselijk.
Het lastigste is personalisatie opschalen zonder dat het te duur wordt. Maar chatbots zijn hier juist goed in.
Welke functies zijn noodzakelijk voor een productaanbevelingschatbot?
RAG
De kwaliteit van productaanbevelingen hangt af van de Kennisbanken en logica die je je chatbot meegeeft.
Het succesvol ophalen van deze informatie is afhankelijk van retrieval-augmented generation. Alle productaanbevelingschatbots gebruiken RAG, maar niet elke RAG is even goed.
Een manier om RAG-engines te testen is door een eenvoudige bot te bouwen en deze op je catalogus uit te proberen. Of je kunt het aan een softwareverkoopteam vragen.
Met een matige versie van RAG zal je chatbot minder waardevolle aanbevelingen doen aan je gebruiker.
Actuele, dynamische Kennisbanken
Ik zeg het vaak (en mijn collega’s ook): je chatbot is slechts zo goed als de informatie die je hem geeft.
Je Kennisbanken zijn waar je chatbot leert wat hij moet aanbevelen — van productspecificaties en prijzen tot klantbeoordelingen en gebruikssituaties.
Dus als die informatie verouderd of onvolledig is, zijn de aanbevelingen dat ook.
Dynamische, automatisch bijgewerkte Kennisbanken zorgen ervoor dat je chatbot altijd de meest recente data gebruikt. Zo kan hij alleen beschikbare producten aanbevelen, actuele promoties tonen en nieuwe producten voorstellen.
Geheugen
Volgens datzelfde McKinsey-rapport dat ik hierboven noemde, geldt: hoe persoonlijker je service, hoe meer omzet je draait.
Ideaal gezien kan je chatbot gebruikers ‘onthouden’ van eerdere interacties.
Dit is lastiger dan de bovenstaande functies, want niet elk chatbotplatform biedt langetermijngeheugen. (Gelukkig bieden wij dat wel.)
Een chatbotbouwer met geheugen tussen gesprekken betekent dat je chatbot kan onthouden wat eerder is aanbevolen en hoe de gebruiker reageerde – zelfs weken later.
Welke informatie heeft mijn productaanbevelingsbot nodig om goede aanbevelingen te kunnen doen?
Dit is een heel belangrijke vraag. Hoe gaat je chatbot eigenlijk persoonlijke aanbevelingen doen?
Je hebt twee soorten data nodig om nauwkeurige aanbevelingen te doen: productdata en gebruikersdata.
Productdata
Productdata komt uit Kennisbanken die je uploadt naar je bot. Dit kunnen webpagina’s, databases, documenten, spreadsheets of andere bestanden zijn.
Met de productdata kan je bot aanbevelingen doen op basis van:
- Naam en productomschrijving
- Categorie en tags
- Prijs
- Beschikbaarheid of voorraad
- Afbeeldingen en links (voor een betere gebruikerservaring)
- Beoordelingen en/of reviews
Gebruikersdata
Voor gebruikersdata moet je een webhook gebruiken om je bot te koppelen aan je website-analyse, CRM, e-commerceplatform of iets anders waarvan je data wilt gebruiken.
Met gebruikersdata kan je bot aanbevelingen doen op basis van:
- Voorkeuren: Maat, kleur, budget, merk of stijl.
- Gedrag: Browsegeschiedenis, klikken, aankopen of tijd besteed aan producten.
- Context: Locatie, apparaat of het huidige gespreksonderwerp.
Voorbeelden van productaanbevelingschatbots
Froméo
Fromages d’ici heeft meer dan 1.000 lokale kazen, en de juiste vinden kan overweldigend zijn. Daarom werkten ze samen met LG2 om Froméo te bouwen, een productaanbevelingschatbot die mensen helpt hun perfecte kaas te ontdekken.
Froméo begint met een paar simpele vragen — smaakvoorkeuren, textuur, zelfs of je zwanger bent — en raadt vervolgens kazen aan die passen bij de smaak en behoeften van de gebruiker. (De bot geeft ook recepten en drankcombinaties!)
Het is gratis en beschikbaar op de website van Fromages d’Ici, dus je kunt het zelf proberen en een kaasaanbeveling krijgen.
Het voelt minder als een chatbot en meer als een vriendelijke kaasverkoper die elke kaas in Quebec kent.
Riskex
Maak kennis met de chatbot van Riskex: deze verwelkomt gebruikers die hun veiligheidssoftwaremodules bekijken en helpt hen bij het maken van de juiste keuze.
Hij stelt korte vragen over de bedrijfsgrootte, branche en welk probleem je wilt oplossen (bijvoorbeeld audit-tracking of incidentmanagement).
Op basis van de antwoorden raadt hij de beste softwaremodules aan, kun je je bestelling of licentiestatus volgen, krijg je loyaliteitsvoordelen als je al klant bent, en word je indien nodig soepel doorverwezen naar een medewerker.
Interhome
De chatbot van Interhome helpt reizigers door een catalogus van duizenden vakantiewoningen te filteren door te leren wat voor reis ze plannen.
En hij kijkt niet alleen naar data en locaties — ook details als budget, voorzieningen en reisstijl worden meegenomen om de best passende accommodaties te tonen.
De bot regelt ook de volgende stappen:
- Betalingen verwerken
- Boekingsgegevens delen
- Trouwe klanten belonen met kortingen of extra’s
Klanten kunnen hun hele zoek- en boekingsproces in één gesprek afronden. Best cool, toch?
Wat zijn de beste chatbots voor productaanbevelingen?
1. Botpress
Beste keuze voor: Teams die een zeer aanpasbare productaanbevelingsbot willen met geavanceerde RAG
Botpress is een flexibel AI-chatbotplatform voor het bouwen van agentic agents die alles aankunnen: van eenvoudige productaanbevelingen tot complexe, volledig aangepaste logica.
Het is low-code van opzet, zodat mkb’s snel aanbevelingschatbots kunnen bouwen, maar ontwikkelaars krijgen ook de vrijheid om dieper te gaan — te koppelen aan productdatabases, eigen regels toe te voegen of live data op te halen via API’s.
Deze balans tussen toegankelijkheid en controle maakt het ideaal voor teams die eenvoudig willen beginnen en de intelligentie van hun chatbot willen opschalen naarmate hun bedrijf groeit.
2. ManyChat
Beste keuze voor: Teams die productaanbevelingen via sociale media zoeken
ManyChat is een toonaangevend chatbotplatform voor sociale en berichtenapps zoals Instagram, WhatsApp en Messenger. Het is ontworpen voor marketing- en verkoopautomatisering, zodat merken productaanbevelingen direct in gesprekken kunnen doen.
De opzet is visueel en intuïtief, zodat marketeers snel flows kunnen bouwen zonder te programmeren. Ideaal voor social-first merken die via DM’s willen verkopen en winkelervaringen willen personaliseren waar hun klanten al zijn.
Het nadeel is de beperkte aanpasbaarheid — als je geavanceerde productlogica of backend-integratie nodig hebt, is het minder flexibel dan platforms voor ontwikkelaars.
3. Tidio
Beste keuze voor: Teams die een eenvoudigere, kant-en-klare aanbevelingsbot willen
Tidio combineert live chat en AI-automatisering, waardoor het populair is bij kleinere webshops. Je kunt direct contact maken met bezoekers en productaanbevelingen en support automatiseren via de AI-assistent Lyro.
Het is eenvoudig op te zetten, betaalbaar en effectief voor winkels die hun conversie willen verhogen zonder extra personeel aan te nemen.
De focus op gebruiksgemak betekent wel beperkte diepgang — ideaal voor kleine assortimenten, minder geschikt voor geavanceerde aanbevelingsflows.
4. ChatFuel
Beste keuze voor: Bedrijven die sterk afhankelijk zijn van Facebook en Instagram
Chatfuel is een no-code platform dat zich richt op conversational commerce via kanalen als Facebook, Instagram en WhatsApp. Het is gemaakt voor verkoop via chat, met productaanbevelingen, promoties en zelfs betaalopties direct in het gesprek.
Dit platform staat bekend om de snelle implementatie en eenvoudige integratie met social shops. Een sterke optie voor merken die via DM’s of advertenties verkopen. Ze helpen je letterlijk ‘in de DM’s te glijden’, zoals de jeugd zegt.
Het is echter meer een marketingautomatiseringstool dan een volwaardige aanbevelingsengine – goed voor snelle resultaten, minder voor diepgaande personalisatie.
5. Octane AI
Beste keuze voor: Webshops die aanbevelingen in quizvorm willen
Octane AI is een platform gericht op Shopify dat productquizzen en conversatielogica gebruikt om shoppers naar de juiste producten te leiden. Het is vooral goed in het verzamelen van zero-party data — voorkeuren die shoppers zelf delen — om toekomstige aanbevelingen te personaliseren.
Deze tool integreert naadloos met Shopify en marketingtools zoals Klaviyo, en is dus populair bij DTC-merken die hun gemiddelde orderwaarde en klantbehoud willen verhogen met gerichte suggesties.
Buiten het Shopify-ecosysteem is Octane minder flexibel. Het is echt een Shopify-oplossing.
6. Robofy AI
Beste voor: Kleinere websites die een FAQ-achtige bot willen
Robofy AI is een eenvoudige chatbotbouwer voor kleinere bedrijven. Het is goedkoop en makkelijk op te zetten, waardoor het toegankelijk is voor merken die willen experimenteren met AI-gedreven productaanbevelingen zonder direct te investeren in een duur platform.
Robofy AI dekt de basis goed: eenvoudige aanbevelingen en ondersteuning op websites, klanten snel helpen vinden wat ze zoeken, enzovoort.
Het is niet bedoeld voor uitgebreide aanpassingen of complexe logica, maar voor kleine winkels biedt het veel waarde en snelle resultaten.
Stapsgewijs een productaanbevelingsbot bouwen
1) Kies je chatbotplatform
Met de opkomst van AI-platforms zijn er meer dan genoeg opties. Kies er een die verbinding maakt met je catalogus, RAG/Kennisbanken ondersteunt en waarmee je de logica zelf kunt bepalen (dus niet alleen sjablonen).
Wil je onze mening? Bekijk dan gerust onze aanbevelingen voor:
Anders kun je altijd je favoriete zoekmachine, een LLM of je vertrouwde vrienden en familie raadplegen (die net zo geobsedeerd zijn door het kiezen van een chatbotplatform als jij).
2) Koppel je productcatalogus
Hier komt RAG goed van pas. Je productaanbevelingsbot gebruikt de Kennisbanken die je toevoegt om de juiste producten te tonen, voorraad te controleren en alles up-to-date te houden.
Upload of koppel je productgegevens — via Shopify, WooCommerce, een spreadsheet of je interne database. Zorg dat elk product de basisinformatie bevat: naam, beschrijving, prijs, afbeelding, link en beschikbaarheid.
3 Pro Tips:
- Voeg een zeer gedetailleerde productbeschrijving toe.
- Voeg een dataset toe van producten die vaak samen gekocht worden.
- Stel een automatische synchronisatie in zodat je Kennisbank actueel blijft als je catalogus verandert.
3) Geef je bot een doel en stijl mee
Als je catalogus is gekoppeld, is het tijd om je chatbot wat persoonlijkheid en een duidelijke taakomschrijving te geven. Hier definieer je het doel, de toon en de flow.
In Botpress (of een vergelijkbaar platform) begin je met een eenvoudige systeemprompt zoals:
“Je bent een shopping-assistent. Stel een paar vragen om te begrijpen wat de klant zoekt en raad dan 3 passende producten aan met een korte beschrijving en prijs. Houd het gesprek luchtig en zelfverzekerd.”
Vorm daarna de toon naar je merk. Is je bedrijf speels? Voeg dan wat humor toe. Is het meer premium? Houd de antwoorden dan strak en doordacht.
Je kunt ook snelle antwoorden toevoegen om het navigeren makkelijker te maken, zoals “Toon meer opties”, “Vergelijk prijzen” of “Filter op kleur.”
4) Voeg logica toe voor aanbevelingen
De volgende stap is om je chatbot in gewone taal uit te leggen hoe je wilt dat hij aanbevelingen doet.
In een low-code chatbotplatform kun je instructies geven zoals:
- “Laat producten die niet op voorraad zijn weg uit de aanbevelingen.”
- “Toon de gebruiker de 3–4 meest relevante opties, niet een volledige lijst van alle producten.”
Gebruik je een platform dat geheugen ondersteunt, dan kan je chatbot slimmer worden — hij onthoudt wat gebruikers leuk vonden, gekocht hebben of eerder bekeken.
Je kunt de logica ook verder uitbreiden. Bijvoorbeeld: je bot kan gerelateerde producten aanbevelen (“klanten die dit kochten, kochten ook…”), nieuwe producten promoten of eerst producten met de hoogste beoordeling tonen.
5) Zet de bot live
Er zijn minstens 3 plekken waar je je bot kunt inzetten: op je website, op een messaging- of socialmediakanaal, of op een e-commerceplatform.
Optie 1: Website
De meeste productaanbevelingschatbots worden op websites ingezet.
Een websitechatbot past bij de meeste bedrijven, omdat hij klanten kan begeleiden tijdens het browsen, producten kan vergelijken of snel vragen kan beantwoorden voor het afrekenen.
Controleer voor je live gaat of de bot mobielvriendelijk is, snel laadt en je belangrijkste CTA’s niet blokkeert.
Pro tip: Plaatsing is belangrijk — een chatbot die opent op productpagina’s converteert vaak beter dan eentje die alleen op de homepage verschijnt.
Optie 2: Messagingkanalen zoals WhatsApp of Facebook Messenger
Sommige productaanbevelingschatbots (vooral buiten Noord-Amerika en Azië) worden ingezet als WhatsApp-chatbots. Is dit je doel, kies dan een chatbotplatform met een kant-en-klare WhatsApp-integratie voor chatbots.
Deze kanalen zijn ideaal voor heractivering, zoals aanbevelingen na aankoop, meldingen bij nieuwe voorraad of loyaliteitsherinneringen.
Optie 3: Shopify en andere e-commerceplatforms
Verkoop je via een e-commerceplatform zoals Shopify, Taggar of WooCommerce, dan kun je je bot direct op deze platforms inzetten.
De makkelijkste manier is een chatbotbouwer kiezen die kant-en-klare integraties heeft voor het e-commerceplatform dat je gebruikt (hallo!).
Door te kiezen voor een e-commerceplatform kan de chatbot automatisch de voorraad synchroniseren, productinformatie ophalen en gebruikersactiviteit over meerdere sessies volgen.
Pro tip: Koppel je bot aan je analytics of CRM zodat elke chatinteractie in je verkoopdata terechtkomt. Zo weet je welke aanbevelingen echt tot aankopen leiden.
Begin vandaag nog gratis met het bouwen van een AI-chatbot
We verwachten steeds meer dat alles direct beschikbaar is – inclusief persoonlijke aanbevelingen.
Bied je klanten zo min mogelijk drempels met AI.
Ons platform wordt gebruikt door 35% van de Fortune 500-bedrijven (maar eerlijk gezegd, het zijn de mkb’ers die ons het meest aan het hart gaan).
Het Botpress-platform biedt zowel low-code als zeer uitgebreide bouwopties voor niet-coders en ontwikkelaars. We bieden
We bieden ook meer dan 190 kant-en-klare integraties, waaronder Shopify, Intercom en Taggar.
Probeer het vandaag nog. Het is gratis.
